SARS-CoV-2 RNA viremia is associated with a sepsis-like host response and critical illness in COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Severe COVID-19 is characterized by clinical and biological manifestations typically observed in sepsis. SARS-CoV-2 RNA is commonly detected in nasopharyngeal swabs, however viral RNA can be found also in peripheral blood and other tissues. Whether systemic spreading of the virus or viral components plays a role in the pathogenesis of the sepsis-like disease observed in severe COVID-19 is currently unknown. Methods We determined the association of plasma SARS-CoV-2 RNA with the biological responses and the clinical severity of patients with COVID-19. 250 patients with confirmed COVID-19 infection were recruited (50 outpatients, 100 hospitalised ward patients, and 100 critically ill). The association between plasma SARS-CoV-2 RNA and laboratory parameters was evaluated using multivariate GLM with a gamma distribution. The association between plasma SARS-CoV-2 RNA and severity was evaluated using multivariate ordinal logistic regression analysis and Generalized Linear Model (GLM) analysis with a binomial distribution. Results The presence of SARS-CoV-2-RNA viremia was independently associated with a number of features consistently identified in sepsis: 1) high levels of cytokines (including CXCL10, CCL-2, IL-10, IL-1ra, IL-15, and G-CSF); 2) higher levels of ferritin and LDH; 3) low lymphocyte and monocyte counts 4) and low platelet counts. In hospitalised patients, the presence of SARS-CoV-2-RNA viremia was independently associated with critical illness: (adjusted OR= 8.30 [CI95%=4.21 - 16.34], p < 0.001). CXCL10 was the most accurate identifier of SARS-CoV-2-RNA viremia in plasma (area under the curve (AUC), [CI95%], p) = 0.85 [0.80 - 0.89), <0.001]), suggesting its potential role as a surrogate biomarker of viremia. The cytokine IL-15 most accurately differentiated clinical ward patients from ICU patients (AUC: 0.82 [0.76 - 0.88], <0.001). Conclusions systemic dissemination of genomic material of SARS-CoV-2 is associated with a sepsis-like biological response and critical illness in patients with COVID-19. RNA viremia could represent an important link between SARS-CoV-2 infection, host response dysfunction and the transition from moderate illness to severe, sepsis-like COVID-19 disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».